如何判斷某個函式是否可作為某隨機變數的概率密度

1樓:出家人詞悲

a是在區間(-1,1)上服從均勻分布的隨機變數的概率密度函式,所以a是對的.

如果一下子看不出來專,那麼只要驗證每一屬個函式是否滿足兩條:(1)對於任意實數x,f(x)>=0;

(2)函式在負無窮大到正無窮大上的積分等於1.

首先c被淘汰,因為它不滿足第一條.b在負無窮大到正無窮大上的積分是4,c在負無窮大到正無窮大上的積分是0,d在負無窮大到正無窮大上的積分是2/3.

所以,只有a是對的,a滿足這兩條.

如何判斷某個函式是否可作為某隨機變數的概率密度

2樓:匿名使用者

a是在區間(-1,1)上服從均勻分布的隨機變數的概率密度函式,所以a是對的.

如果一下子看不出來,那麼只要驗證每乙個函式是否滿足兩條:(1)對於任意實數x,f(x)>=0;

(2)函式在負無窮大到正無窮大上的積分等於1.

首先c被淘汰,因為它不滿足第一條.b在負無窮大到正無窮大上的積分是4,c在負無窮大到正無窮大上的積分是0,d在負無窮大到正無窮大上的積分是2/3.

所以,只有a是對的,a滿足這兩條.

下列函式中可以作為某一隨機變數的概率密度的是( )麻煩給出每個選項可以或不可以的原因

3樓:匿名使用者

解題過程如下圖:

按照隨機變數可能取得的值,可以把它們分為兩種基內本型別:

離散型容

離散型(discrete)隨機變數即在一定區間內變數取值為有限個或可數個。例如某地區某年人口的出生數、死亡數,某藥**某病病人的有效數、無效數等。離散型隨機變數通常依據概率質量函式分類,主要分為:

伯努利隨機變數、二項隨機變數、幾何隨機變數和泊松隨機變數。

連續型連續型(continuous)隨機變數即在一定區間內變數取值有無限個,或數值無法一一枚舉出來。例如某地區男性健康**的身長值、體重值,一批傳染性肝炎患者的血清轉氨酶測定值等。有幾個重要的連續隨機變數常常出現在概率論中,如:

均勻隨機變數、指數隨機變數、伽馬隨機變數和正態隨機變數。

下列各函式中可以作為某人隨機變數的概率函式的是( )

4樓:向天致信

在隨機試驗中來測定或觀察的源量就稱為隨機變數隨機變數本身自己就是變數,所以它可以是自變數,也可以使因變數,還可以是無關變數。

在數學中,連續型隨機變數的概率密度函式(在不至於混淆時可以簡稱為密度函式)是乙個描述這個隨機變數的輸出值,在某個確定的取值點附近的可能性的函式。probability density function,簡稱pdf。

概率的選擇題,下列函式中,可以是連續型隨機變數密度函式的是( )。選那個

5樓:就醬挺好

概率密度函式要滿足值非負且積分等於1。

對離散型隨機變數,取值是有限個或無限可列個,概率分布律就是給出所有可能取值和在這些點的概率。

當隨機變數取值連續時,因取值的不可列,故無法求其在某一點的概率,只能從分布函式入手,求累積概率,從而引出了乙個研究連續型隨機變數的獨**具-概率密度函式。

6樓:匿名使用者

概率密度函式要滿足值非負且積分等於1,a、c值為負,d不滿足積分等於1,答案是b。